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Enregistrement W2066062589 · doi:10.4000/vertigo.13948

Production de Pennisetum sp. et son utilisation pour la culture de Pleurotus ostreatus au Burundi

2013· article· fr· W2066062589 sur OpenAlexvenueno aff
Prosper Kiyuku, Samuel Bigawa

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Research and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPennisetumPleurotus ostreatusBiologyForestryHorticultureBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude a porté sur la culture de trois cultivars de Pleurotus ostreatus (cultivars 2125, 2153 et 969) sur quatre souches de Pennisetum sp. (dénommées S1, S2, S3 et S4) produites sur un terrain de la Faculté d’Agronomie à l’Université du Burundi. Après incubation, les substrats ont été placés en tranchées pour fructification. L’objectif poursuivi était de déterminer les souches de Pennisetum sp. sur lesquelles Pleurotus ostreatus donnait un meilleur rendement. Les hypothèses posées étaient de voir la souche de Pennisetum sp. qui donne une grande biomasse, s’il y a une corrélation entre la hauteur des tiges et leurs biomasses, la souche de Pennisetum sp. qui donne le meilleur rendement de Pleurotus ostreatus et la souche de cette même espèce de pleurote qui donne le meilleur rendement sur les quatre souches de Pennisetum sp. Les résultats obtenus ont montré que les souches S3 et S4 de Pennisetum sp. avaient une biomasse caulinaire et foliaire moyenne plus importante que les souches S1 et S2. L’analyse statistique a montré qu’il n’y avait pas de corrélation entre la hauteur des tiges et leurs biomasses pour les différentes souches de Pennisetum sp. L’analyse de la variance des moyennes de croissance des tiges a montré qu’il existe des différences significatives entre la hauteur des différentes souches de Pennisetum sp... Un test complémentaire de Duncan a permis de scinder ces moyennes en groupes homogènes A, B et C. La souche S2 occupe la tête du classement, les souches S3 et S4 se chevauchent dans les groupes A et B tandis que la souche S1 qui a donné la moyenne la plus basse occupe le groupe C. Les résultats de culture des pleurotes observés sur les différentes souches de Pennisetum sp. ont montré un rendement moyen de production variant de 20,4 à 26,8 % pour Pleurotus ostreatus 2153 ; de 21,6 à 30,0 % pour Pleurotus ostreatus 2125 et de 25,1 à 35,6 % pour Pleurotus ostreatus 969. Pour toutes les souches de Pleurotus ostreatus, le meilleur rendement moyen a été observé sur la souche S3 de Pennisetum sp. L’analyse physico-chimique des tiges des quatre souches de Pennisetum sp. a montré la présence de différents éléments minéraux (phosphore, calcium, potassium et magnésium), une teneur moyenne en cendres variant de 5,27 à 7,72 %, une teneur moyenne en cellulose variant de 35,7 à 39,2 %, un potentiel d’hydrogène neutre et un rapport carbone/azote supérieur à 50. Ce rapport indique la pauvreté des souches de Pennisetum sp. en azote. Au vu des résultats obtenus au cours de ce travail, nous pouvons déduire que les différentes variétés de Pennisetum sp. (souches 1, 2, 3 et 4) peuvent servir de substrat de culture des champignons vu leur plus ou moins bonne productivité. Ceci permettrait aux producteurs de champignons de disposer une source supplémentaire de substrat même en période de pénurie d’autres sources de substrats agricoles. Nous pouvons aussi déduire que sur le plan environnemental, l’exploitation intensive de Pennisetum sp. peut permettre de protéger les terrains cultivés contre l’érosion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
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